书籍免费开放 - 知名AI技术博主Sebastian Raschka宣布其著作《机器学习Q与AI：30个必备问答》的全部30章内容免费开放，旨在帮助夏季实习和技术面试的读者 [1] - 该书纸质版+电子版原价49.99美元（约358元），电子版原价39.9美元（约286元） [2] 书籍背景与特点 - 机器学习和AI领域发展迅速，从业者常疲于追赶新技术，该书提供从新手到专家的碎片化知识精华 [6][7] - 书籍内容写于2022年11月ChatGPT发布前，可能曾是ChatGPT的训练数据 [11] - 作者强调书籍内容并非AI生成，这违背其个人伦理 [12] 行业专家评价 - 《Designing Machine Learning Systems》作者Chip Huyen称赞该书融合学术深度、工程敏捷性和简化能力，是机器学习之旅的理想向导 [16] - 《How AI Works》作者Ronald T. Kneusel认为该书是关于关键AI主题的一站式指南，为已进入AI世界的读者提供下一阶段所需知识 [16] 书籍内容结构 第一部分：神经网络和机器学习 - 涵盖嵌入、隐空间与表征（第1章）、自监督学习（第2-3章）、彩票假设（第4章）、过拟合解决方案（第5-6章）、多GPU训练（第7章）、Transformers架构（第8章）、生成式AI模型（第9章）和随机性来源（第10章） [22][23][24][25][26][27][28][29][31][32][33][34][35][36][37][38] 第二部分：计算机视觉 - 包括CNN参数量计算（第11章）、全连接层与卷积层替代（第12章）、视觉Transformer数据需求（第13章） [39][40][41][42][44] 第三部分：自然语言处理 - 涵盖分布假说（第14章）、文本数据增强（第15章）、自注意力机制（第16章）、编码器-解码器Transformers（第17章）、预训练模型微调（第18章）和评估指标（第19章） [46][47][48][49][50][52] 第四部分：生产和部署 - 包括无状态/有状态训练（第20章）、以数据为中心的AI（第21章）、推理加速（第22章）和数据分布偏移（第23章） [54][55][56][57][58][59] 第五部分：预测性能和模型评估 - 涵盖泊松回归与有序回归（第24章）、置信区间构建（第25-26章）、评估指标特性（第27章）、k折交叉验证（第28章）、训练/测试集分布差异（第29章）和有限数据解决方案（第30章） [60][61][63][64][65][66][67][68][69][70]